AI 估值泡沫还是硬科技红利？聊聊 Anduril CEO 的预警

现在的风向是，只要项目沾上 AI 的边，估值就能翻几倍。但从工程落地的角度看，很多所谓的 AI 应用其实根本经不起成本核算。如果一个模型为了解决一个极其简单的逻辑问题，却需要消耗巨大的算力成本，这种模型在商业逻辑上就是不可持续的。

在做游戏开发或者工具集成时，我最关注的就是推理成本（Inference Cost）和响应延迟。如果一个 AI 插件号称能“重构代码”，但每次调用都要消耗大量的 Token，且响应时间长到让开发者无法进入 Flow 状态，那它在实际工程中就是个累赘。

我们在配置 Cursor 或 Claude Code 时，其实也在做这种“精算”：

# 优化建议：避免在大型仓库中盲目使用全量上下文
优先使用 @Files 或 @Codebase 进行局部索引

监控 Token 消耗，避免无意义的长对话

关键逻辑通过 Prompt 约束输出格式，减少模型“幻觉”带来的重构成本

对于咱们这种盯着成本和效率的开发者来说，看估值其实没那么重要，重要的是看这些 AI 工具到底能不能在现有的算力成本下，真正把生产力转化成利润。如果一个工具的边际收益覆盖不了它的 API 调用成本，那它迟早会被市场清洗掉。